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    <completedYear>2025</completedYear>
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    <title language="deu">Effiziente Metadatenpflege: Mit der GOKB Datenfehler erkennen und korrigieren</title>
    <abstract language="deu">Fehlerhafte oder unvollständige Anbieter-Metadaten führen zu zeitaufwändiger Nachbearbeitung, besonders wenn die Daten bereits in ERM-Systemen weiterverarbeitet wurden. Deshalb ist es entscheidend, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren. Besonders auffällig sind fehlende oder falsche Identifikatoren. Um Fehler wie diese zu vermeiden und somit den Arbeitsaufwand zu minimieren, braucht es schon am Anfang der Prozesskette ein System, das die Daten analysiert und Lösungswege aufzeigt.&#13;
Die Global Open Knowledge Base (GOKB) verbessert die Datenqualität bereits am Anfang des Datenflusses und reduziert den Aufwand für Bibliotheken mithilfe automatisierter und strukturierter Workflows. Fehler werden erkannt und in Form von Prüfanfragen, die detaillierte Informationen zu den Ursachen sowie konkrete Lösungsvorschläge enthalten, an die Beteiligten weitergegeben. So ermöglicht die GOKB eine schnelle und effektive Datenbereinigung, die die Datenqualität angeschlossener ERM-Systeme verbessert.&#13;
Im Workshop analysieren wir gemeinsam typische Datenfehler und lösen Prüfanfragen anhand konkreter Beispiele. Sie erfahren, wie die GOKB durch klare Bearbeitungsworkflows zur Datenqualität beiträgt und eine Vernetzung zwischen Anbieterdaten und bibliothekarischen Systemen fördert. Bitte bringen Sie ein Notebook mit, da praktische Übungen Teil der Veranstaltung sind. &#13;
Eine vorherige Anmeldung über die E-Mail-Adresse support@gokb.org ist erforderlich.&#13;
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Der Workshop ergänzt den Vortrag “Gemeinsamkeiten und Unterschiede: GOKB-Daten für Alma und FOLIO”.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Hands-on Lab/ Effiziente Metadatenpflege: Mit der GOKB Datenfehler erkennen und korrigieren (25.06.2025, 09:00 - 10:30, Foyer Halle 5 / Raum B)</parentTitle>
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    <licence>Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International</licence>
    <author>Kirstin Sievers</author>
    <author>Christin Seegert</author>
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    <collection role="themen" number="C">Erschließung, Linked Open Data, RDA</collection>
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